Deha Magazine

いま、ソフトウェア開発の現場で“静かな革命”が起きています。それは、AIがエンジニアの相棒としてコーディングを支援する時代の到来です。 「AIがコードを書くなんて、まだ先の話」と思われていたのはもう過去のこと。今ではAIが自然言語での指示を理解し、数秒でプログラムを提案・修正してくれるのが当たり前になりました。 その結果、開発スピードが従来の3倍に向上したという事例も続々と報告されています。 この記事では、AIがどのようにしてコーディングを効率化し、開発現場を変えているのかを具体的に解説します。 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばコーディングにAIを活用する方法が丸わかりですよ。 コーディング現場の課題と限界 ソフトウェア開発の現場では、長年にわたって「納期の短縮」「品質の維持」「コスト削減」という三大課題がエンジニアを悩ませてきました。 近年では、ビジネス環境の変化がますます激しくなり、リリースサイクルの短期化が当たり前になっています。 特にWebサービスやモバイルアプリ開発の世界では、「スピードこそ競争力」と言われるほど、開発速度が事業の成否を左右します。 しかし、スピードを優先すれば品質が犠牲になり、品質を重視すれば納期が延びる――このジレンマに多くの開発チームが直面してきました。 加えて、エンジニアの人手不足は深刻であり、教育やナレッジ共有に割く時間も限られています。 限られたリソースでいかに生産性を高めるかが、開発現場における共通のテーマとなっています。 そうした中で注目を集めているのが、AIによるコーディング支援です。 コーディングAIの登場と進化 AIによるプログラミング支援は、もはや未来の話ではありません。 GitHub CopilotやChatGPT、Amazon CodeWhispererなど、AIが自然言語で書かれた指示を理解し、コードを自動生成するツールが次々と登場しています。 初期のAIは「補完」レベルの支援にとどまっていました。 しかし近年では、仕様説明 → コード生成 → テストコード作成 → ドキュメント化と、開発プロセス全体をサポートできる段階に進化しています。 これにより、開発スピードは従来比で2〜3倍に向上したという報告も少なくありません。 実際に、あるスタートアップ企業では以下のような成果が見られました。 AIは単なる「自動化ツール」ではなく、エンジニアの思考を拡張するパートナーとして、開発の在り方を変えつつあるのです。 コーディングが3倍速くなる理由 AIによるスピード向上の理由は、単にコードを自動生成できるからではありません。本質的には「思考時間」「調査時間」「レビュー時間」の削減にあります。 （1）調べる時間が劇的に減る 従来、エンジニアは実装中に「このライブラリの使い方は？」「正しい構文は？」といった疑問を都度検索していました。 AI支援では、自然言語で「Reactでモーダルを開閉するコンポーネントを作って」と入力すれば、すぐに動くサンプルコードを生成してくれます。 この検索時間の短縮だけで、開発効率は1.5倍近く向上するとも言われています。 （2）仕様の試行錯誤を並行処理できる AIは「複数案のコード」を同時に提案できます。たとえばアルゴリズムの最適化やUI設計で迷った場合、人間なら数時間かけて検証するところを、AIは瞬時に3〜4パターンを提示します。 エンジニアはその中から最も適したものを選び、微調整するだけ。結果として全体の開発スピードが2〜3倍に跳ね上がるのです。 （3）レビューと品質向上の同時実現 AIはコードスタイルや命名規則、潜在的なバグの検出も自動で行えます。 GitHub Copilot LabsやCodeQLといったツールを併用すれば、レビュー作業を自動化しつつ、品質も担保できます。 これにより、修正対応や手戻りの回数が減り、結果として「速く、しかも正確な開発」が可能になります。 実際の導入ステップ AIコーディングを実践するには、単にツールを導入するだけでは不十分です。重要なのは、開発プロセス全体をAI前提に再設計することです。 導入の基本ステップは以下の通りです。 これらのステップを踏むことで、AI活用は「一時的なブーム」ではなく「持続的な開発文化」として定着していきます。 AI活用による新しいチームの形 AIが普及することで、開発チームの役割分担にも変化が起きています。 これまでは「コーディング担当」「レビュー担当」「テスター」など明確に分かれていた作業が、AIの支援により統合されつつあります。 エンジニアはより上流の設計・要件定義・ユーザー体験設計に集中できるようになります。 また、AIが生成したコードを分析し、より良いプロンプトを考える「AIオペレーター」や「プロンプトエンジニア」という新しい職種も登場しています。 実際、ある企業ではAI導入後に「ペアプログラミング＋AI」という体制を採用。エンジニア2人とAI1体のチームが、従来の5人チームに匹敵する速度と品質を実現しました。 AIが自動生成したコードを即座にレビュー・修正し、その場で再提案させるというサイクルが確立されたのです。 […]

システム開発において最も重要であり、同時に最も難しい工程は何でしょうか。 多くのプロジェクトで共通して挙げられるのが 「要件定義」 です。 要求が曖昧なままプロジェクトが進むと、後工程での手戻りが一気に増え、QCD（品質・コスト・納期）は簡単に崩壊します。 実際に、プロジェクトが失敗する原因の6〜7割は、この初期工程である要件定義に起因すると言われています。それほど、要件定義は重要かつリスクの高いフェーズなのです。 しかし近年、AI技術の急速な進化により、従来の要件定義で「時間がかかる」「認識が揃わない」「情報が不足している」といった課題に対し、新たな解決策が生まれています。 この記事では、要件定義フェーズで頻発する7つの課題を取り上げ、それらをAIを活用してどのように改善できるのかを、具体例を交えて解説します。 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば要件定義で起こりうる問題とそれを解決する方法がわかりますよ。 問題1：要求が曖昧で担当者ごとに認識がズレる 要件定義で最初に直面する課題が「要求の曖昧さ」です。 ユーザー自身が課題を把握していても、機能としてどのように落とし込むべきか正確に説明できないケースは非常に多いです。 また、ステークホルダーごとに期待している内容や優先順位が異なり、ヒアリング内容に整合性が取れなくなることもしばしばあります。 AIによる解決案：要求の構造化とギャップの可視化 生成AIを利用すると、ヒアリングした内容を自然言語のまま読み込ませるだけで、次のような形に自動で整理できます。 さらに複数の関係者のヒアリングメモをAIにまとめて読み込ませることで、認識の違い、抜け漏れ、矛盾点を自動で抽出してくれます。 これにより、議論の起点を「曖昧な言葉」から「構造化された情報」に移すことができ、合意形成のスピードが大幅に上がります。 問題2：ヒアリング内容の記録・議事録作成が大きな負担になる 要件定義では、数十回にも及ぶヒアリング、ワークショップ、レビュー会議が行われます。 しかし、それらを記録する議事録作成に膨大な時間がかかり、本来集中すべき「議論」よりも「記録」に工数が割かれてしまうことが多いです。 AIによる解決案：自動文字起こし＋要約で工数を削減 音声認識AIを活用すると、会議中の内容をリアルタイムで文字起こしできます。 さらに生成AIは文字起こしデータをもとに、以下のような要点を自動で整理します。 要件定義フェーズ全体で作成する議事録や要点メモは膨大になりますが、AIを活用することで、作業時間を70〜90%削減することが可能です。 人間は「考えること」、AIは「記録すること」と役割分担することで、より質の高い議論ができるようになります。 問題3：業務理解が深まらず、要件を正確に定義できない 現場業務の理解不足は、後々の設計・開発フェーズで大きな手戻りにつながります。 特に複雑な業務や専門性の高い領域では、実際の業務フロー、例外処理、データの流れなどを把握するだけでも多くの時間を要します。 AIによる解決案：業務フローの自動生成とプロセス分析 ヒアリング内容、既存資料、Excelの一覧表などをAIに読み込ませると、以下のような成果物を短時間で生成できます。 AIは情報を統合して矛盾点を検出したり、人間が見落としがちな例外パターンを指摘したりもできます。 これにより、従来は数日かかっていた業務理解が大幅に加速し、要件の深掘りがスムーズに進むようになります。 問題4：非エンジニアが仕様を理解しづらい 要件定義は、ビジネス側と技術側の連携が必要なフェーズです。 しかし、技術用語や設計資料が難しいため、非エンジニアの担当者が仕様を正確に理解しづらいという問題があります。 AIによる解決案：画面モックアップやUI案の自動生成 生成AIを利用すると、文章で記述した要件から 画面のワイヤーフレーム（モックアップ）を自動生成できます。 例：「商品一覧を、カテゴリー・価格帯・キーワードで検索できる画面を作りたい」 → 数秒で画面案を生成 言葉だけでは伝わりにくい仕様も、ビジュアル化されることで認識が揃いやすくなります。 この結果、非エンジニアも議論に積極的に参加できるようになり、合意形成が大きく前進します。 問題5：要件に優先順位をつけるのが難しい 要件定義では、まず関係者から多くの要望や機能を洗い出します。しかし、その後の「どの要件を優先的に実装するか」という選定の段階で、しばしば意見が対立します。 ビジネス側は売上や顧客価値を重視し、できるだけ早くインパクトの大きい機能を提供したいと考えます。 一方で、技術側は開発難易度やシステム全体への影響、運用負荷などを踏まえ、現実的に実装可能な順番を優先したいと考えます。 この価値基準の違いが、優先順位づけを複雑にし、結論がなかなかまとまらない原因となっています。 AIによる解決案：ROI分析・工数推計をAIに任せる AIは各要件を読み込み、次の観点で自動分析できます。 これにより、議論の材料が「勘や経験」から「データと分析」に変わり、客観的で納得感のある優先順位づけができるようになります。 問題6：ドキュメント整備に膨大な時間がかかる 要件定義フェーズでは、プロジェクトに必要な情報を正確に整理し、関係者間で共通認識を持つために、多くのドキュメントを作成する必要があります。 代表的なものとして、要件定義書、非機能要件一覧、画面仕様書、ユーザーストーリー、業務フロー図、システム概要書などが挙げられます。 これらは単に作成するだけでなく、関係者からのフィードバックに応じて更新し続ける必要があり、その作業量は非常に大きな負担となります。 […]

システム開発の現場では、「納期が守れない」「コストが膨らむ」「品質にばらつきがある」といった課題が常に発生します。 こうした問題の根底にあるのが、QCD（Quality・Cost・Delivery）のバランスです。 QCDは製造業を中心に使われてきた概念ですが、現在ではシステム開発やITプロジェクトの世界でも不可欠な管理指標として定着しています。 この記事では、QCDの意味とそれぞれの要素がプロジェクトに与える影響、さらに現代的な最適化の方法までを詳しく解説します。 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばシステム開発のQCDについて丸わかりですよ。

システム開発の現場では、プロジェクトの進め方として「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」が広く知られています。 どちらも目的は同じ──高品質なシステムを納期内に完成させることですが、そのアプローチはまったく異なります。 この記事では、特に「リスク」と「スピード」という2つの視点から両者を徹底比較し、それぞれの長所・短所、そしてどんなプロジェクトに向いているかを解説します。 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばアジャイル開発とウォーターフォール開発のそれぞれの特徴が丸わかりですよ。

アプリ開発を検討する企業や個人にとって、最初に直面する課題は「どのようにアプリを作るか」です。 そこで本記事ではアプリ開発について、どのような工程があるのかゼロから徹底解説していきたいと思います。 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばアプリ開発の効率の良い方法が丸わかりですよ。 アプリ開発に関わるすべての工程や手法を理解することで、発注者としてより良い判断ができ、プロジェクトを円滑に進めることが可能になります。

スマートフォン市場におけるOS（オペレーティングシステム）は、ユーザー体験の根幹を担う要素のひとつです。 特に「Android」と「iOS」の二大OSは、長年にわたって競争を続けており、地域によってその勢力図は大きく異なります。 この記事では、2025年4月時点における世界および日本のスマホOSシェアを、StatCounterの最新データをもとに詳しく解説します。 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば世界と日本のOSシェアの特徴や違いが丸わかりですよ。

AI（人工知能）は、世界各国の経済成長を支える基盤技術として注目されています。 とりわけベトナムでは、政府が国家戦略としてAIの導入を明確に位置づけ、経済、教育、公共行政、スタートアップ育成まで多岐にわたる分野で取り組みを強化しています。 この記事では、「ベトナムAI経済2025年」レポートをもとに、マクロ経済との接続性、国家戦略、セクター別の導入状況、スタートアップ・投資動向、そして将来の展望について解説します。 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIがもたらすベトナム経済の進化と、その背景にある政策と市場構造を総合的に理解することができます。

ITの進化が止まらないベトナム。国策としてのIT教育が充実していて、若者のIT人口が多いのも特徴です。 そんなベトナムIT企業のランキング指標として、毎年発表されているのが「ベトナムIT企業トップ10」（前身：ベトナムIT企業 トップ50+10社）というものです。 この記事ではそんな「ベトナムIT企業トップ10」を参考に、ベトナムのIT企業の現状と課題について見ていきましょう。 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばベトナムのIT企業の現状が丸わかりですよ。